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文中利用2014~2019年西安市国控点环境污染监测数据和同时期气象数据,采用回归分析方法,重点研究西安市O3浓度的时空分布特征和影响O3浓度的气象因子,分析O3浓度与温度、相对湿度、日照及风速的相关性,确定O3浓度超标的关键气象因子阈值,结果表明:1)西安近5年O3污染为上升趋势且O3浓度高值持续时间延长发展态势.O... 相似文献
82.
充足和均衡的钙和磷供应对犬的骨骼健康很重要,无论是在生长期,还是成年期。随机选取10只犬,分别补饲市面上2款不同钙片(A、B),探讨补饲钙片2 h前后血清钙、磷的变化。结果表明,A钙片在补饲前后犬血钙浓度升高幅度不大,差异不显著(P>0.05),B钙片在补饲前后犬血钙浓度有所升高,差异显著(P<0.05)。A、B钙片饲喂前后,血磷均相应升高,差异显著(P<0.05),但血钙、血磷仍在正常参考范围内。 相似文献
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84.
植物群落对空气负离子浓度影响的研究 总被引:8,自引:1,他引:7
对上海地区常见的21个群落距地面1.5 m的空气正、负离子浓度进行了测试分析,结果表明:群落增加空气负离子浓度极显著高于水泥地,经多重比较发现草坪提高空气负离子浓度的能力最弱,竹类群落提高空气负离子浓度的能力最强;空气质量指数CI值呈正态分布,CI值在0.5~0.7的群落最多;竹类群落的CI最高,均值为0.83,比草坪CI值提高了117%;针叶群落与阔叶群落的CI相近,比草坪CI值提高了70.7%;CI与空气负离子浓度呈极显著正相关,与群落叶面积指数呈显著正相关,与群落优势种的胸径、树高无关;聚类分析结果表明,植物群落可明显改善微环境的空气质量,其中改善空气质量能力较高的群落为群落8、15、16、17等,改善空气质量的能力较差的是草坪、群落12、群落9、群落7. 相似文献
85.
86.
[目的]基于太赫兹时域光谱技术,对水体中汞(Hg)、镉(Cd)、铜(Cu)3种重金属进行检测,旨在太赫兹光谱范围内找出3种重金属的特征频率点,同时为构建水体中3种重金属类别和浓度识别以及含量的预测模型提供方法借鉴.[方法]分别配置不同浓度的Hg、Cd、Cu重金属溶液,用太赫兹光谱衰减反射模式采集样品的时域数据,通过离散... 相似文献
87.
88.
以构树(Broussonetia papyrifera)组培生根苗为试材,研究了50、100和150 mmol/L NaCl胁迫对质膜总固醇、质膜微囊脂肪酸组成及膜流动性的影响。结果表明:50和100 mmol/L NaCl处理导致叶片中质膜总固醇摩尔质量浓度升高,150 mmol/L NaCl处理后固醇摩尔质量浓度与对照组无差异,而根中质膜总固醇摩尔质量浓度变化不显著。构树幼苗根部质膜以饱和脂肪酸为主,其中棕榈酸(C16:0)摩尔分数最高,占52.75%;其次为硬脂酸(C18:0)、山萮酸(C22:0)等。不饱和脂肪酸有棕榈油酸(C16:1)、反油酸(C18:1n9t)、油酸(C18:1n9c)、花生四烯酸(C20:4n6)等。与根中不同,叶片质膜中的脂肪酸以不饱和脂肪酸居多,如棕榈油酸(C16:1)、反油酸(C18:1n9t)、油酸(C18:1n9c)和花生四烯酸(C20:4n6),饱和脂肪酸仅有棕榈酸(C16:0)和硬脂酸(C18:0)两种。NaCl处理后,根部和叶片脂肪酸各组分配比发生了明显变化。根中饱和脂肪酸摩尔分数增加,不饱和脂肪酸摩尔分数降低。而叶中反油酸(C18:1n9... 相似文献
89.
急性温度胁迫对银鲳幼鱼代谢酶、离子酶活性及血清离子浓度的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为探明急性温度胁迫对银鲳( Pampus argenteus) 幼鱼生化指标的影响, 该实验设计了3 个温度梯度, 即22 ℃、27 ℃和32 ℃, 以27 ℃为对照组, 胁迫时间48 h, 分别测定胁迫前后其代谢酶、离子酶活性以及血清中离子浓度。结果显示, 2 个实验组的血清谷丙转氨酶( GPT) 的变化趋势相反, 肝脏谷草转氨酶( GOT) 的变化趋势也不同; 2 个实验组的碱性磷酸酶( AKP) 变化趋势相反, 而酸性磷酸酶( ACP) 变化趋势相同, 乳酸脱氢酶( LDH) 在 22 ℃实验组出现波浪式变化( P 0. 05) ; 血清钠( Na+ ) 、钾( K+ ) 、氯( Cl- ) 、钙( Ca2+ ) 在各组呈现不同的变化趋势; 鳃Na+ /K+ -ATP酶活性在32 ℃实验组出现下降趋势, 肾脏Na+ /K+-ATP酶活性在22 ℃实验组出现先升高后降低趋势( P 0. 05) ; 2 个实验组鳃Ca2+/Mg2+-ATP酶活性和肾脏Ca2+/Mg2+-ATP酶活性皆出现相反的变化趋势。结果表明, 急性温度胁迫可显著影响银鲳幼鱼的正常代谢, 因此在养殖过程中应尽量避免温度胁迫, 以使其有一个良好的生长环境。 相似文献
90.
[目的] 选择最优模型对水体中总磷浓度进行预测,为准确、实时、高效检测水资源状况提供支持。 [方法] 以2021年在长江中下游武汉—安徽地区采集的水质样本作为研究对象,首先,对采集到的长江光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作以便统一数据的范围和均值点,并使用核主成分分析(KPCA)技术对预处理后的光谱数据进行降维操作。选取方差解释率为99.6%下的6个特征向量进行后续预测模型的训练,接着在原有粒子群算法的基础上引入自适应惯性权重更新公式和遗传—模拟退火变异思想,提高算法的寻优能力。使用改进的粒子群优化算法对支持向量回归模型中的超参数组合进行寻优,对支持向量回归模型使用输出的结果进行预测模型的训练,最后使用测试集数据进行总磷浓度的预测。 [结果] 提出了一种结合光谱降维的改进粒子群优化算法(IPSO)结合支持向量回归(SVR)的水体总磷含量预测模型。通过和当前预测性能较好的几种机器学习模型进行精度的比较发现,该试验模型对长江水体总磷浓度进行预测时决定系数(R2)为0.973 920,均方根差(RMSE)为0.003 012,平均绝对误差(MAE)为0.002 105。 [结论] 使用光谱数据结合降维技术、粒子群优化算法和机器学习模型的算法融合模型检测水体总磷浓度可行性强,精确度高,且拟合效果良好。 相似文献